Hesperidin Loaded on Gold Nanoparticles as a Drug Delivery System for a Successful Biocompatible, Anti-Cancer, Anti-Inflammatory and Phagocytosis Inducer Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hesperidin is a flavonoid glycoside with proven therapeutic activities for various diseases, including cancer. However, its poor solubility and bioavailability render it only slightly absorbed, requiring a delivery system to reach its therapeutic target. Hesperidin loaded on gold nanoparticles (Hsp-AuNPs) was prepared by a chemical synthesis method. Various characterization techniques such as UV-VIS spectroscopy, FTIR, XRD, FESEM, TEM and EDX, Zeta potential analysis, particle size analysis, were used to confirm the synthesis of Hsp-AuNPs. The cytotoxic effect of Hsp-AuNPs on human breast cancer cell line (MDA-MB-231) was assessed using MTT and crystal violet assays. The results revealed significant decrease in proliferation and inhibition of growth of the treated cells when compared with human normal breast epithelial cell line (HBL-100). Determination of apoptosis by fluorescence microscope was also performed using acridine orange-propidium iodide dual staining assay. The in vivo study was designed to evaluate the toxicity of Hsp-AuNPs in mice. The levels of hepatic and kidney functionality markers were assessed. No significant statistical differences were found for the tested indicators. Histological images of liver, spleen, lung and kidney showed no apparent damages and histopathological abnormalities after treatment with Hsp-AuNPs. Hsp-AuNPs ameliorated the functional activity of macrophages against Ehrlich ascites tumor cells-bearing mice. The production of the pro-inflammatory cytokines was also assessed in bone marrow-derived macrophage cells treated with Hsp-AuNPs. The results obviously demonstrated that Hsp-AuNPs treatment significantly inhibited the secretion of IL-1β, IL-6 and TNF.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle